基于自然语言的用电信息采集终端自动测试用例生成方法与流程

本发明涉及电力自动化测试，尤其是涉及一种基于自然语言的用电信息采集终端自动测试用例生成方法。

背景技术：

1、在智能电网的持续建设中，用电信息采集终端承载的业务逻辑日益复杂，需要保障其在各类配电交互场景下通信协议解析与执行动作的准确性。较高覆盖率和可靠性的自动化测试用例，可支撑终端设备稳定入网运行，影响底层数据采集网络的数据连通质量与控制指令下发的执行成功率。

2、现有的终端自动化测试方法，主要依赖人工通过图形化界面逐节点拖拽配置测试控件，或者由测试人员依据通信协议标准手动编写底层的测试脚本文件。近年来，部分测试框架尝试引入通用大语言模型直接翻译并生成可执行格式的测试代码。

3、现有方法未对概率性抽取与确定性构造进行解耦，且测试用例生成的准确性与一次通过率有待提升。

技术实现思路

1、本申请的发明目的，在于针对现有技术存在的上述问题，构建一种基于自然语言的用电信息采集终端自动测试用例生成方法。

2、本申请的技术方案，一种基于自然语言的用电信息采集终端自动测试用例生成方法，包括：

3、接收自然语言测试描述文本；

4、基于自然语言测试描述文本构建领域提示词；

5、将领域提示词输入预配置的大语言模型进行意图抽取，获取业务意图模型；

6、利用预先构建的隐式逻辑规则库对业务意图模型进行领域映射与缺失参数推演补全，得到补全后的业务意图模型；

7、根据补全后的业务意图模型，结合状态机机制调用预先构建的控件模板进行实例化，构造得到对象树；

8、将对象树序列化，生成自动测试脚本。

9、在本申请中，评估自然语言测试描述文本的复杂度，确定提示策略，包括：

10、提取自然语言测试描述文本中的复杂度特征，复杂度特征包括动作动词计数特征、条件逻辑特征、时序特征和协议复杂度特征中的至少一种；

11、对复杂度特征进行加权计算得到复杂度评分；

12、基于复杂度评分确定自然语言测试描述文本的复杂度级别，为对应的复杂度级别匹配提示策略；

13、其中，提示策略包括零示例直接抽取策略、相似示例引导策略或分解聚合提示策略。

14、在本申请中，对自然语言测试描述文本执行动态语义检索，获取领域字典数据，包括：

15、提取自然语言测试描述文本中的操作对象关键词；

16、在预先构建的多级树形索引中，利用操作对象关键词进行语义别名匹配，获取候选字典条目集合；多级树形索引是基于协议层次结构构建的；

17、基于自然语言测试描述文本与候选字典条目集合中各个条目之间的语义相似度、层次路径匹配度以及历史使用频率，计算各个条目的综合匹配分；

18、根据综合匹配分对候选字典条目集合进行精排，按照预设的上下文分配规则选取排名靠前的条目作为领域字典数据。

19、在本申请中，隐式逻辑规则库包含多组按优先级排序的规则，推演动作包括以下至少一种：

20、在检测到测试步骤缺少相应的验证动作时，自动注入通信响应校验步骤；

21、在测试步骤未明确指定地址类型参数时，默认填充单地址模式参数；

22、在测试步骤执行数据比对操作且未指定比对源时，向前追溯并绑定前序的数据产生步骤作为数据比对源。

23、在本申请中，利用预先构建的协议参数约束传播网络，对当前填充的参数值进行跨参数合法性校验，包括：

24、将控件模板中的参数建模为协议参数约束传播网络中的节点，并将参数间的协议联合约束关系建模为有向边；

25、随着参数值的依次填充，沿着有向边执行前向传播计算，推导出下游关联参数的合法取值空间；

26、判断当前填充的参数值是否位于合法取值空间内，若检测到取值冲突，则依据预设的优先级策略执行回溯修正或覆盖处理，以抑制约束冲突。

27、在本申请中，推演动作还包括：

28、在确定测试步骤涉及的数据对象对应的协议数据类型为变长结构时，根据数据类型的定义，自动计算并填充自动测试脚本中所需的期望帧长度字段。

29、本申请的发明目的，解耦了概率性抽取与确定性构造，有益于弥补语言表达与底层执行的逻辑缝隙，提升测试用例生成的准确性与一次通过率。

1.一种基于自然语言的用电信息采集终端自动测试用例生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于自然语言测试描述文本构建领域提示词，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将领域提示词输入预配置的大语言模型进行意图抽取，获取业务意图模型，具体包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若约束验证未通过，触发对大语言模型的定向自修正过程，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预先构建的隐式逻辑规则库对业务意图模型进行领域映射与缺失参数推演补全，得到补全后的业务意图模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据补全后的业务意图模型，结合状态机机制调用预先构建的控件模板进行实例化，构造得到对象树，包括：

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，还包括预先执行的离线构建步骤，离线构建步骤用于生成预先构建的控件模板、多级树形索引、领域语义约束图以及协议参数约束传播网络，具体为：

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，领域语义约束图中的约束规则至少包括：

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，方法还包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将对象树序列化，生成自动测试脚本，具体包括：